Questão de Tecnologia da Informação · FCC DPE-AM 2017 (nº 39)

Em data mining, algoritmos de classificação aprendem a partir de dados existentes (com rótulos, ou seja, categorias já conhecidas) para construir um modelo que consegue prever a categoria de novos dados, ou para organizar dados em categorias predefinidas ou aprendidas.

(A) Correta: Algoritmos de classificação visam exatamente o estabelecimento de categorias (definindo as regras ou características que as compõem) e a distribuição dos dados nessas categorias, atribuindo cada item de dado a uma delas.
(B) Incorreta: Sumarização envolve a condensação de dados em um formato mais conciso (ex: médias, somas), não o estabelecimento de categorias e a distribuição de dados nelas.
(C) Incorreta: Visualização é a representação gráfica de dados para facilitar a compreensão, não um algoritmo que estabelece categorias ou distribui dados.
(D) Incorreta: Evolução, no contexto de data mining, geralmente se refere à análise de tendências ou mudanças de dados ao longo do tempo (séries temporais), não ao estabelecimento de categorias e distribuição de dados.
(E) Incorreta: Detecção de desvios (ou outliers) foca em identificar pontos de dados incomuns ou anômalos, e não em estabelecer categorias gerais para todo o conjunto de dados e distribuir os dados nelas. A armadilha aqui pode ser confundir a "distribuição" com a ideia de encontrar algo diferente, mas a detecção de desvios não estabelece categorias para a maioria dos dados.